Введение в интеллектуальный анализ данных с использованием Excel и Python : учебно-методическое пособие
Введение в интеллектуальный анализ данных с использованием Excel и Python : учебно-методическое пособие
В учебно-методическом пособии рассмотрены основные задачи интеллектуального анализа данных (Data Mining) и базовые алгоритмы их решения. Изложены основные понятия теории вероятностей, необходимые для усвоения материала. Даны задачи для самостоятельного решения и тесты для самоконтроля. Для получения практических навыков анализа предлагается выполнить лабораторные работы, используя Excel и Python, в соответствии с приведенными указаниями. Для студентов, изучающих дисциплины в рамках модулей «Базовые методы анализа данных на современных языках программирования управления бизнесом», «Методы и инструменты экономических исследований».
БАЗОВЫЕ МЕТОДЫ АНАЛИЗА ДАННЫХ, УЧЕБНЫЕ ПОСОБИЯ, ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ, ЗАДАЧИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ, DATA MINING
БАЗОВЫЕ МЕТОДЫ АНАЛИЗА ДАННЫХ, УЧЕБНЫЕ ПОСОБИЯ, ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ, ЗАДАЧИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ, DATA MINING
selected citations These citations are derived from selected sources.This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).0 popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.Average influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).Average impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.Average
Citations provided by BIP!Popularity provided by BIP!